Làm thế nào để diễn giải bài kiểm tra Cochran-Mantel-Haenszel?

Tôi đang kiểm tra tính độc lập của hai biến, A và B, được phân tầng theo C. A và B là các biến nhị phân và C là phân loại (5 giá trị). Chạy thử nghiệm chính xác của Fisher cho A và B (tất cả các tầng kết hợp), tôi nhận được:

##          (B)
##      (A) FALSE TRUE
##    FALSE  1841   85
##    TRUE    915   74

OR: 1.75 (1.25 --  2.44), p = 0.0007 *

trong đó OR là tỷ lệ chênh lệch (ước tính và khoảng tin cậy 95%) và *có nghĩa là p <0,05.

Chạy thử nghiệm tương tự cho mỗi tầng (C), tôi nhận được:

C=1, OR: 2.31 (0.78 --  6.13), p = 0.0815
C=2, OR: 2.75 (1.21 --  6.15), p = 0.0088 *
C=3, OR: 0.94 (0.50 --  1.74), p = 0.8839
C=4, OR: 1.48 (0.77 --  2.89), p = 0.2196
C=5, OR: 3.38 (0.62 -- 34.11), p = 0.1731

Cuối cùng, khi chạy thử nghiệm Cochran-Mantel-Haenszel (CMH), sử dụng A, B và C, tôi nhận được:

OR: 1.56 (1.12 --  2.18), p = 0.0089 *

Kết quả từ xét nghiệm CMH cho thấy A và B không độc lập ở mỗi tầng (p <0,05); tuy nhiên, hầu hết các thử nghiệm trong tầng đều không có ý nghĩa, điều này cho thấy rằng chúng tôi không có đủ bằng chứng để loại bỏ rằng A và B độc lập ở mỗi tầng.

Vậy, kết luận nào là đúng? Làm thế nào để báo cáo kết luận cho những kết quả? C có thể được coi là một biến gây nhiễu hay không?

EDIT: Tôi đã thực hiện thử nghiệm Breslow-Day cho giả thuyết null rằng tỷ lệ chênh lệch là giống nhau trên các tầng và giá trị p là 0,1424.

Thử nghiệm đầu tiên cho bạn biết rằng tỷ lệ chênh lệch giữa A và B, bỏ qua C, khác với 1. Nhìn vào phân tích phân tầng giúp bạn quyết định xem có nên bỏ qua C.

Thử nghiệm CMH cho bạn biết rằng tỷ lệ chênh lệch giữa A và B, điều chỉnh cho C, khác với một. Nó trả về mức trung bình có trọng số của các tỷ lệ cược cụ thể của tầng, vì vậy nếu đây là ở một số tầng và ở các tầng khác, họ có thể hủy bỏ và nói nhầm với bạn rằng không có mối liên hệ nào giữa A và B. Vì vậy, chúng tôi phải kiểm tra xem thật hợp lý khi giả định rằng tỷ lệ chênh lệch bằng nhau (ở cấp độ dân số) trên tất cả các cấp độ C. Thử nghiệm tương tác Breslow-Day thực hiện chính xác điều này, với giả thuyết null cho rằng tất cả các tầng có cùng tỷ lệ chênh lệch, cần không được bằng một. Thử nghiệm này được thực hiện trong gói EpiR R. Giá trị p của Breslow-Day là 0,14 có nghĩa là chúng ta có thể đưa ra giả định này, vì vậy tỷ lệ chênh lệch được điều chỉnh là hợp pháp.$<1$$>1$

Nhưng điều này không giúp chúng tôi quyết định giữa các xét nghiệm chính xác của CMH và Fisher (hoặc Pearson's ). Nếu thử nghiệm Breslow-Day là đáng kể, bạn sẽ cần báo cáo tỷ lệ cược cụ thể theo tầng. Vì không phải vậy, bạn cần hỏi liệu có cần điều chỉnh cho C. Có phải C "gây nhiễu" sự liên kết giữa A và B không? Các heuristic tôi đã học (không phải là một bài kiểm tra thống kê) là để kiểm tra xem sự khác biệt tỷ lệ giữa tỷ lệ cược không điều chỉnh và tỷ lệ cược được điều chỉnh có hơn 10% hay không. Ở đây, nên CMH là phù hợp.$\chi^2$$\frac{1.75-1.56}{1.75}=0.108$